AI 詞彙表

📖

術語

因果深度学习

深度学习的一个分支，它整合了因果理论的原理，旨在发现和建模数据中的因果关系，而不仅仅是简单的相关性。

📖

術語

倾向得分匹配

一种技术，其中处理组和未处理组的单元基于相似的倾向得分进行匹配，以创建一个伪随机试验并估计因果效应。

📖

術語

因果神经网络

一种神经网络架构，其设计明确地整合了因果约束或结构，旨在提高预测的泛化能力和可解释性。

📖

術語

因果结构发现

一组算法，旨在从观测数据中自动学习因果图（因果关系），通常基于条件独立性检验。

📖

術語

鲁宾因果模型

一种基于潜在结果框架的因果推断方法，其中每个单元在每种处理状态下都有一个潜在结果，但只有一个被观察到。

📖

術語

潜在结果模型

一种形式化框架，其中因果效应被定义为同一单元在处理状态和对照状态下的潜在结果之差，是鲁宾因果模型的基础。

📖

術語

处理效应异质性 (HET)

一种干预措施的因果效应在不同子人群或个体间的差异，深度因果模型致力于精确估计这种差异。

📖

術語

工具变量 (VI)

在存在未测量混杂因素时用于估计因果效应的变量。它与处理变量相关，但除了通过处理变量外，不与结果变量直接相关。